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1、[键入文字]06054054王碧皓[键入文字]图像测量专题试验实验目的：1.熟悉ZM-VS1200机器视觉教学创新实验平台的使用，并结合配套的及其视觉组态软件Xavis软件，学习和掌握机器视觉预处理、尺寸测量、缺陷检测、图像融合、视觉跟踪、模式识别、三维重构的方法。2.利用Matlab软件，深入掌握相关图像处理操作，例如图像基本处理操作、图像变换、图像增强，以及相关的图像函数编程实现。3.[键入文字]06054054王碧皓[键入文字]了解有一定应用背景的图像处理算法，例如3D图像恢复、图像融合等等内容。实验一一、实验内容：图像基本处理操作（图像显
2、示、读写、像素统计处理、图像文件I/O等）实验程序：I=imread('Lena.bmp');imshow(I)S=size(I)imwrite(I,'img1.png','png')[I1,map]=imread('img1.png');imfinfo('img1.png')figure,imshow(I1)mean2(I)std2(I)实验结果：S=2002003ans=Filename:'img1.png'FileModDate:'30-Oct-200913:39:17'FileSize:68313Format:'png'FormatVer
3、sion:[]Width:200Height:200BitDepth:24ColorType:'truecolor'FormatSignature:[13780787113102610]Colormap:[]Histogram:[]InterlaceType:'none'Transparency:'none'SimpleTransparencyData:[]BackgroundColor:[]RenderingIntent:[]Chromaticities:[]Gamma:[]XResolution:[]YResolution:[]Resolut
4、ionUnit:[]XOffset:[]YOffset:[][键入文字]06054054王碧皓[键入文字]OffsetUnit:[]SignificantBits:[]ImageModTime:'30Oct200905:39:17+0000'Title:[]Author:[]Description:[]Copyright:[]CreationTime:[]Software:[]Disclaimer:[]Warning:[]Source:[]Comment:[]OtherText:[]ans=128.2479ans=58.7742实验二一、实验内容
5、：图像分割（边缘检测edge、阈值分割graythresh）边缘检测edge实验程序：I=imread('coins.png');imshow(I);BW2=edge(I,'sobel');figure,imshow(BW2);实验结果：[键入文字]06054054王碧皓[键入文字]实验分析：边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测，它们的绝大部分可以划分为两类：基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值来检测边界，通常是将边界定位在梯度
6、最大的方向。该程序使用了sobel算子，也可用canny算子进行边缘检测，程序如下：I=imread('coins.png');imshow(I);BW2=edge(I,'canny');figure,imshow(BW2);阈值分割graythresh实验程序：I=imread('coins.png');%读入图像subplot(1,2,1);imshow(I);%显示原图level=graythresh(I);%域值分割BW=im2bw(I,level);%显示成二值灰度图像subplot(1,2,2),imshow(BW)实验结果:实验分析
7、:阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，主要通过设定不同的特征阈值，把图像象素点分为若干类。常用的特征包括：1.直接来自原始图像的灰度或彩色特征；[键入文字]06054054王碧皓[键入文字]2.由原始灰度或彩色值变换得到的特征。设原始图像为f(x，y)，按照一定的准则f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，若取：b0=0(黑)，b1=1(白)，即为我们通常所说的图像二值化。实验三一、实验内容:图像增强（直方图均化、对比度增强、均值滤波、中值滤波）直方图均化实验程序:I=imread('Lena.bmp');I=rgb2gray(I)
8、;J=histeq(I);figure,subplot(221),imshow(I)subplot(222),imshow(J)subp
